better：修改log

src/chat/focus_chat/heartflow_message_processor.py

@@ -172,7 +172,7 @@ class HeartFCMessageReceiver:
                 return
 
             # 5. 消息存储
-            print(f"message: {message.message_info.time}")
+            # print(f"message: {message.message_info.time}")
             await self.storage.store_message(message, chat)
 
             # 6. 兴趣度计算与更新

src/chat/focus_chat/info_processors/expression_selector_processor.py

@@ -261,7 +261,7 @@ class ExpressionSelectorProcessor(BaseProcessor):
         try:
             content, _ = await self.llm_model.generate_response_async(prompt=prompt)
 
-            logger.info(f"{self.log_prefix} LLM返回结果: {content}")
+            # logger.info(f"{self.log_prefix} LLM返回结果: {content}")
 
             if not content:
                 logger.warning(f"{self.log_prefix} LLM返回空结果")

src/chat/focus_chat/info_processors/relationship_processor.py

@@ -223,7 +223,7 @@ class RelationshipProcessor(BaseProcessor):
             last_segment["message_count"] = self._count_messages_in_timerange(
                 last_segment["start_time"], last_segment["end_time"]
             )
-            logger.info(f"{self.log_prefix} 延伸用户 {person_id} 的消息段: {last_segment}")
+            logger.debug(f"{self.log_prefix} 延伸用户 {person_id} 的消息段: {last_segment}")
         else:
             # 超过10条消息，结束当前消息段并创建新的
             # 结束当前消息段：延伸到原消息段最后一条消息后5条消息的时间
@@ -617,13 +617,22 @@ class RelationshipProcessor(BaseProcessor):
         if self.info_fetched_cache:
             for person_id in self.info_fetched_cache:
                 person_infos_str = ""
+                unknown_info_types = []  # 收集所有unknow的信息类型
+                person_name = ""
+                
                 for info_type in self.info_fetched_cache[person_id]:
                     person_name = self.info_fetched_cache[person_id][info_type]["person_name"]
                     if not self.info_fetched_cache[person_id][info_type]["unknow"]:
                         info_content = self.info_fetched_cache[person_id][info_type]["info"]
                         person_infos_str += f"[{info_type}]：{info_content}；"
                     else:
-                        person_infos_str += f"你不了解{person_name}有关[{info_type}]的信息，不要胡乱回答，你可以直接说你不知道，或者你忘记了；"
+                        unknown_info_types.append(info_type)
+                
+                # 如果有unknow的信息类型，合并输出
+                if unknown_info_types:
+                    unknown_types_str = "、".join(unknown_info_types)
+                    person_infos_str += f"你不了解{person_name}有关[{unknown_types_str}]的信息，不要胡乱回答，你可以直接说你不知道，或者你忘记了；"
+                
                 if person_infos_str:
                     persons_infos_str += f"你对 {person_name} 的了解：{person_infos_str}\n"
 
@@ -718,7 +727,7 @@ class RelationshipProcessor(BaseProcessor):
         for person_id, info_type, start_time in instant_tasks:
             # 检查缓存中是否已存在且未过期的信息
             if person_id in self.info_fetched_cache and info_type in self.info_fetched_cache[person_id]:
-                logger.info(f"{self.log_prefix} 用户 {person_id} 的 {info_type} 信息已存在且未过期，跳过调取。")
+                logger.debug(f"{self.log_prefix} 用户 {person_id} 的 {info_type} 信息已存在且未过期，跳过调取。")
                 continue
 
             task = asyncio.create_task(self._fetch_single_info_instant(person_id, info_type, start_time))

src/chat/focus_chat/info_processors/self_processor.py

@@ -27,10 +27,7 @@ def init_prompt():
 {name_block}
 请你根据以上聊天记录，思考聊天记录中是否有人提到你自己相关的信息，或者有人询问你的相关信息。
 
-数据库中包含以下关键词的信息：
+请选择你需要查询的关键词来回答聊天中的问题。如果需要多个关键词，请用逗号隔开。
-{available_keywords}
-
-请从上述关键词中选择你需要查询的关键词来回答聊天中的问题。如果需要多个关键词，请用逗号隔开。
 如果聊天中没有涉及任何关于你的问题，请输出none。
 
 现在请输出你要查询的关键词，注意只输出关键词就好，不要输出其他内容：
@@ -134,7 +131,7 @@ class SelfProcessor(BaseProcessor):
         try:
             keyword, _ = await self.llm_model.generate_response_async(prompt=prompt)
 
-            print(f"prompt: {prompt}\nkeyword: {keyword}")
+            # print(f"prompt: {prompt}\nkeyword: {keyword}")
 
             if not keyword:
                 logger.warning(f"{self.log_prefix} LLM返回空结果，自我识别失败。")

src/chat/heart_flow/observation/chatting_observation.py

@@ -175,7 +175,7 @@ class ChattingObservation(Observation):
             limit_mode="latest",
         )
 
-        print(f"new_messages_list: {new_messages_list}")
+        # print(f"new_messages_list: {new_messages_list}")
 
         last_obs_time_mark = self.last_observe_time
         if new_messages_list:

src/person_info/relationship_manager.py

@@ -262,7 +262,7 @@ class RelationshipManager:
         for original_name, mapped_name in name_mapping.items():
             points = points.replace(mapped_name, original_name)
 
-        logger.info(f"prompt: {prompt}")
+        # logger.info(f"prompt: {prompt}")
         # logger.info(f"points: {points}")
 
         if not points:
@@ -287,7 +287,7 @@ class RelationshipManager:
                 logger_str = f"了解了有关{person_name}的新印象：\n"
                 for point in points_list:
                     logger_str += f"{point[0]},重要性：{point[1]}\n\n"
-                logger.info("logger_str")
+                logger.info(logger_str)
 
         except json.JSONDecodeError:
             logger.error(f"解析points JSON失败: {points}")
@@ -486,7 +486,7 @@ class RelationshipManager:
             await person_info_manager.update_one_field(person_id, "know_since", timestamp)
         await person_info_manager.update_one_field(person_id, "last_know", timestamp)
 
-        logger.info(f"印象更新完成 for {person_name}")
+        logger.info(f"{person_name} 的印象更新完成")
 
     def build_focus_readable_messages(self, messages: list, target_person_id: str = None) -> str:
         """格式化消息，处理所有消息内容"""